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Kubeflow AI + Amazon SageMaker + EKS Workshop ☞ https://morioh.com/p/2ea31534902e?f=5c21fb01c16e2556b555ab32 #KubeFlow #TensorFlow #MLflow #machinelearning

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Azure Databricks Agent Bricks: Building AI Agents Directly on Your Data Platform

In January 2026, Microsoft announced the general availability of Azure Databricks Agent Bricks—a native capability for creating, deploying, and managing AI agents directly within the Databricks platform. This integration unifies data engineering, machine learning, and agentic AI development in a single environment, enabling data teams to build intelligent agents that have native access to…

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MLflow - El Anillo Único de los proyectos de AI

Soy Melina Solovey, gamer de nacimiento, fanática de LoL e ingeniera en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional desde 2018. Desde hace 8 años recorro el apasionante mundo de los Datos & AI. He participado como mentora en la disciplina. Actualmente, me desempeño como Head of IA en Pi Data Strategy & Consulting. He desarrollado y liderado proyectos de Data Science y Big Data en R, Python y Spark utilizando plataformas como Azure, AWS, IBM o Databricks. 

Hace más de seis años, cuando recién comenzaba mi camino como Data Scientist, conocí MLflow. En ese entonces, la plataforma también estaba en sus primeros pasos. Y aunque era joven, me dio algo que necesitaba desesperadamente: orden. 

¿Qué es MLflow? 

MLflow es una plataforma open source que facilita el ciclo de vida completo de los modelos de machine learning y tiene APIs disponibles en Python, R, Java, REST, CLI, TypeScript. Es una herramienta que permite: 

Trackear experimentos: registrar parámetros, métricas, artefactos y versiones de código.

Versionar modelos: guardar y recuperar modelos entrenados de forma estructurada.

Gestionar entornos: reproducir experimentos con entornos consistentes.

Desplegar modelos: integrar con APIs, servidores o plataformas cloud.

¿Por qué fue un antes y un después? 

Cuando arrancás en ciencia de datos, es fácil perderse entre notebooks, datasets, métricas y modelos que se entrenan y se olvidan. Lo que MLflow me permitió fue: 

Tener trazabilidad de cada experimento.

Comparar resultados de forma clara y visual.

Colaborar con otros equipos sin perder contexto.

Escalar soluciones en plataformas como Azure, AWS o Databricks.

Desde ese momento, MLflow se convirtió en un norte que guio mi forma de trabajar. Lo apliqué en proyectos de regresión, sistemas de recomendación, clasificación de clientes, detección de anomalías y muchos otros desafíos. Hoy, mi equipo lo adopta como una buena práctica estándar, integrándolo en nuestros flujos de trabajo y utilizándolo en proyectos para clientes como herramienta clave para asegurar trazabilidad, reproducibilidad y calidad en cada entrega. 

MLflow en la era de la Gen AI 

Lo más interesante es que MLflow no se quedó en el pasado. Evolucionó. Hoy, también contempla proyectos de GenAI, integrando soporte para modelos de lenguaje, pipelines más complejos y nuevas formas de deployment. 

Para quienes trabajamos en IA, MLflow sigue estando al borde de la ola, adaptándose a las tecnologías emergentes y manteniendo su esencia: dar orden, trazabilidad y escalabilidad. 

¿Cómo empezar con MLflow? 

Si estás dando tus primeros pasos o queres incorporar buenas prácticas en tus proyectos de IA, MLflow es un excelente camino. Acá te dejo una guía rápida para arrancar usando python:

1. Instalación básica Podes instalar MLflow con pip:

pip install mlflow 

2. Tracking de experimentos  En tu script de entrenamiento, podes usar: 

import mlflow with mlflow.start.run(): mlflow.log_param("param_name", value)  mlflow.log_metric("accuracy", score)  mlflow.sklearn.log_model(model, "model") 

3. Interfaz web local Para visualizar tus experimentos (esto abre una interfaz en http://localhost:5000 donde podés explorar tus runs):

mlflow ui 

4. Integración con plataformas MLflow se integra fácilmente con Databricks, Fabric, AWS SageMaker y otras plataformas cloud.

5. Model Registry Si trabajas en equipo, el registro de modelos te permite versionar, aprobar y desplegar modelos de forma colaborativa.

¿Para qué perfiles es útil MLflow? 

MLflow es versátil y puede aportar valor a distintos roles dentro del mundo de los datos: 

Data Scientists: Para trackear experimentos, comparar modelos y mantener orden en el desarrollo. 

Machine Learning Engineers: Para versionar modelos, gestionar entornos y facilitar el deployment. 

AI Engineers: Para integrar modelos de inteligencia artificial, como LLMs, en aplicaciones, optimizar su rendimiento y asegurar su mantenimiento en producción. 

AI Leaders / Tech Leads: Para establecer buenas prácticas, escalar soluciones y facilitar la colaboración entre equipos. 

MLOps / DevOps: Para integrar MLflow en pipelines CI/CD y automatizar procesos de entrenamiento y despliegue. 

QA: Para validar la calidad de los modelos/aplicativos antes de producción, garantizar reproducibilidad y colaborar en la detección de inconsistencias entre entornos. 

Personas que están aprendiendo: Porque enseña desde el inicio cómo trabajar de forma profesional y reproducible. 

Cierre 

Este post es solo el comienzo. En próximas entregas voy a ir profundizando en temas y capacidades puntuales de la herramienta, compartiendo buenas prácticas, ejemplos reales y casos de uso que puedan servir tanto a quienes están empezando como a quienes lideran equipos de IA. 

Porque en este mundo de datos, tener orden y gestión no es opcional. Es esencial. 

Escrito por Melina Solovey

Links principales 

Página oficial: MLflow.org — la visión general, enlaces a docs, blog, comunidad.  

Documentación: MLflow Documentation — guía completa para la versión 3.x.  

API Reference: MLflow API Docs — Python, R, Java, REST, CLI.  

 Links de guías / “getting started” 

“Getting Started” / Introducción rápida: Getting Started with MLflow  

Quickstart de Tracking: MLflow Tracking Quickstart  

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Scaling Machine Learning Operations with Modern MLOps Frameworks

The rise of business-critical AI demands sophisticated operational frameworks. Modern end to end machine learning pipeline frameworks combine ML best practices with DevOps, enabling scalable, reliable, and collaborative operations.

MLOps Framework Architecture

Experiment management and artifact tracking

Model registry and approval workflows

Pipeline orchestration and workflow management

Advanced Automation Strategies

Continuous integration and testing for ML

Automated retraining and rollback capabilities

Multi-stage validation and environment consistency

Enterprise-Scale Infrastructure

Kubernetes-based and serverless ML platforms

Distributed training and inference systems

Multi-cloud and hybrid cloud orchestration

Monitoring and Observability

Multi-dimensional monitoring and predictive alerting

Root cause analysis and distributed tracing

Advanced drift and business impact analytics

Collaboration and Governance

Role-based collaboration and cross-functional workflows

Automated compliance and audit trails

Policy enforcement and risk management

Technology Stack Integration

Kubeflow, MLflow, Weights & Biases, Apache Airflow

API-first and microservices architectures

AutoML, edge computing, federated learning

Conclusion

Comprehensive end to end machine learning pipeline frameworks are the foundation for sustainable, scalable AI. Investing in MLOps capabilities ensures your organization can innovate, deploy, and scale machine learning with confidence and agility.

[damilola-doodles]

Project Title: Integrated Precision Agriculture Yield Forecasting and Pest Detection Pipelinewith Multimodal Data Fusion, Ensemble Learning, and Distributed Optimization - Scikit-Learn-Exercise-008.

#!/usr/bin/env python3 """ Integrated Precision Agriculture Yield Forecasting and Pest Detection Pipeline with Multimodal Data Fusion, Ensemble Learning, and Distributed Optimization Project Reference: ai-ml-ds-AgrYieldXyz File: integrated_precision_agriculture_yield_and_pest_detection_pipeline.py Timestamp:…

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Project Title: Integrated Precision Agriculture Yield Forecasting and Pest Detection Pipelinewith Multimodal Data Fusion, Ensemble Learning, and Distributed Optimization - Scikit-Learn-Exercise-008.

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[damilola-ai-automation]

Project Title: Integrated Precision Agriculture Yield Forecasting and Pest Detection Pipelinewith Multimodal Data Fusion, Ensemble Learning, and Distributed Optimization - Scikit-Learn-Exercise-008.

#!/usr/bin/env python3 """ Integrated Precision Agriculture Yield Forecasting and Pest Detection Pipeline with Multimodal Data Fusion, Ensemble Learning, and Distributed Optimization Project Reference: ai-ml-ds-AgrYieldXyz File: integrated_precision_agriculture_yield_and_pest_detection_pipeline.py Timestamp:…